Lo que aprendemos construyendo agentes que resuelven.
Cómo funcionan por dentro, cómo se prueban, cómo se mide si de verdad resuelven y qué cambia para tu equipo. Ingeniería, producto y atención al cliente, contados con casos reales.
Chatbot vs agente de IA | La diferencia es si el caso se cierra
Los dos hablan bien y los dos pueden usar el mismo modelo. Lo que los separa es lo que pasa después de la respuesta: si alguien entra a tus sistemas, hace el cambio y comprueba que quedó hecho.
Kevin Manotas
12 de octubre de 2026 · 6 min de lectura
Evals para un agente que actúa | Se prueba lo que hizo, no cómo lo dijo
Cómo probar un agente de soporte antes de publicarlo: qué lleva un caso, por qué lo juzgamos con reglas y no con otro modelo, cómo se prueban las acciones sin tocar a ningún cliente y por qué un solo fallo frena la publicación.
RAG para agentes de IA, y cómo lo hacemos en Qopper
Qué es un RAG dicho sin jerga, cómo funciona por dentro y qué hay que añadirle para que un agente que además actúa sobre tus sistemas no prometa nunca una cifra que nadie escribió.
Un RAG no sabe dónde está tu pedido
La diferencia entre lo que tu negocio tiene escrito y lo que está pasando ahora mismo, por qué el segundo no se puede indexar, y qué hace falta para que un agente lo consulte sin inventarse la mitad.
Cómo un agente de IA ejecuta de verdad en tus sistemas
El modelo no ejecuta nada: pide que se ejecute. Qué es una llamada a herramientas, cómo es el bucle completo, y por qué leer y escribir no se tratan igual cuando algo falla a medias.
La capa de IA para tu atención al cliente
Agentes que resuelven, no que desvían: actúan en tus sistemas, verifican y responden.